본 연구의 목적은 GIS분석기법을 활용한 가시권 분석이 활발해 지고 있으나 분석결과의 정확도에 대한 논의는 이루어지고 있지 않은 점에 착안하여 가시권 분석방법에 대한 심층적 논의를 통해 분석결과의 신뢰도를 높이는데 있다. 수치지형도를 활용한 가시권 분석은 분석 대상지의 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따라 상이하게 도출되어 분석결과의 오차를 발생시킬 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 분석의 공간 해상도가 낮아지면 가시권 분석결과의 면적은 넓어지고 유효 한계해상도보다 해상도가 낮아지면 분석결과의 면적은 불안정한 변화추이를 보일 것이라는 가정 하에 공간 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 분석 대상지와 수치지형도의 축척, 공간 해상도, 입력된 지형자료의 형태에 따라 분석결과가 상이하게 도출되어 분석결과의 정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 가시영역이 산지 지형인 경우에서 안정적 분석결과가 도출되었다. 또 입력되는 지형자료의 경우는 제한된 조건에서 TIN보다 레스터 자료에서 안정적인 분석결과가 도출되었다. 마지막으로 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석결과에 비춰보면 축척별 수치지형도에 따른 유효한 최소의 공간 해상도가 존재하는데, 1/1,000의 경우는 8m, 1/5,000은 20m, 1/25,000은 35m를 넘지 않은 범위에서 분석하는 것이 바람직하다.
본 연구의 목적은 GIS 분석기법을 활용한 가시권 분석이 활발해 지고 있으나 분석결과의 정확도에 대한 논의는 이루어지고 있지 않은 점에 착안하여 가시권 분석방법에 대한 심층적 논의를 통해 분석결과의 신뢰도를 높이는데 있다. 수치지형도를 활용한 가시권 분석은 분석 대상지의 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따라 상이하게 도출되어 분석결과의 오차를 발생시킬 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 분석의 공간 해상도가 낮아지면 가시권 분석결과의 면적은 넓어지고 유효 한계해상도보다 해상도가 낮아지면 분석결과의 면적은 불안정한 변화추이를 보일 것이라는 가정 하에 공간 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 분석 대상지와 수치지형도의 축척, 공간 해상도, 입력된 지형자료의 형태에 따라 분석결과가 상이하게 도출되어 분석결과의 정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 가시영역이 산지 지형인 경우에서 안정적 분석결과가 도출되었다. 또 입력되는 지형자료의 경우는 제한된 조건에서 TIN보다 레스터 자료에서 안정적인 분석결과가 도출되었다. 마지막으로 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석결과에 비춰보면 축척별 수치지형도에 따른 유효한 최소의 공간 해상도가 존재하는데, 1/1,000의 경우는 8m, 1/5,000은 20m, 1/25,000은 35m를 넘지 않은 범위에서 분석하는 것이 바람직하다.
The purpose of this study is to contribute enhancing the accuracy of viewshed analysis through the explanation for an analysis method of viewshed analysis using GIS. According to previous studies, the visible area using digital terrain in viewshed analysis depends on a visible interest area, scale o...
The purpose of this study is to contribute enhancing the accuracy of viewshed analysis through the explanation for an analysis method of viewshed analysis using GIS. According to previous studies, the visible area using digital terrain in viewshed analysis depends on a visible interest area, scale of terrain, spatial resolution and surface data. In this study, we used trend analysis and RMSE analysis in order to find the effect of a visible interest area, scale of terrain, etc in viewshed analysis. Results of this study are as follows. First, the result of viewshed analysis depends on a visible interest area, scale of terrain, spatial resolution, surface data such as previous studies. Second, the results in forest area are reliable than those of flat area in terms of a visible interest area. Third, the results based on raster grid data are stable than those of TIN(triangulated irregular network) in terms of input surface data. Fourth, according to the result of trend and RMSE analysis, the spatial resolution for analysis is differently applied to different scales digital terrain map in viewshed analysis. In detail, it is desirable that the spatial resolution is set less than 10m(in the case of 1/1,000 digital terrain map), 20m(in the case of 1/5,000 map), 30m(1/25,000 map).
The purpose of this study is to contribute enhancing the accuracy of viewshed analysis through the explanation for an analysis method of viewshed analysis using GIS. According to previous studies, the visible area using digital terrain in viewshed analysis depends on a visible interest area, scale of terrain, spatial resolution and surface data. In this study, we used trend analysis and RMSE analysis in order to find the effect of a visible interest area, scale of terrain, etc in viewshed analysis. Results of this study are as follows. First, the result of viewshed analysis depends on a visible interest area, scale of terrain, spatial resolution, surface data such as previous studies. Second, the results in forest area are reliable than those of flat area in terms of a visible interest area. Third, the results based on raster grid data are stable than those of TIN(triangulated irregular network) in terms of input surface data. Fourth, according to the result of trend and RMSE analysis, the spatial resolution for analysis is differently applied to different scales digital terrain map in viewshed analysis. In detail, it is desirable that the spatial resolution is set less than 10m(in the case of 1/1,000 digital terrain map), 20m(in the case of 1/5,000 map), 30m(1/25,000 map).
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문제 정의
본 연구는 가시권 분석결과의 객관화와 신뢰도를 높이고 나아가 가시권 분석시 GIS 활용을 확대시키려는 목적으로 역사·문화 경관적 측면에서 보존가치가 높은 경주시 월성일대를 중심으로 가시권 분석을 실시하였다.
본 연구는 가시권 분석결과의 객관화와 신뢰도를 높이고 나아가 가시권 분석시 GIS 활용을 확대시키려는 목적으로 역사·문화 경관적 측면에서 보존가치가 높은 경주시 월성일대를 중심으로 가시권 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 가시권 분석시에 가장 보편적으로 활용되고 있는 방법인 수치지형도를 활용하여 가시권 분석을 실시하였으며 이 과정에서 분석 대상지 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따른 분석결과의 오차에 대해 심층적으로 논의하였다. 연구의 논리적 전개를 위해 본 연구에서는 분석의 공간 해상도가 낮아지면 가시권 분석결과의 면적은 넓어지고 유효 한계해상도보다 해상도가 낮아지면 분석결과의 면적은 불안정한 변화추이를 보일 것이라는 사전연구결과를 토대로 공간 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석을 실시하였다.
기존 연구결과와 같이 지형을 기반으로 하는 분석에서는 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 분석대상지에 따라 분석결과가 달라질 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 분석대상지의 지형적 특성, 수치지형도의 축척, 공간 해상도, 가시권 분석 시 입력되는 지형자료의 형태에 따라 가시권 분석결과가 어떻게 차이나는 지를 분석한다.
이러한 측면에서 본 연구는 수치지형도를 활용한 가시권 분석 과정에서 고려되는 분석 대상지 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따른 분석결과의 오차에 대해 심층적으로 논의한다. 이에 연구의 목적은 가시권 분석의 객관화, 분석결과의 신뢰도를 높이는데 이바지하고 나아가 도시경관분야를 비롯한 다양한 분야에 GIS 활용을 확대하는데 있다.
이러한 측면에서 본 연구는 수치지형도를 활용한 가시권 분석 과정에서 고려되는 분석 대상지 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따른 분석결과의 오차에 대해 심층적으로 논의한다. 이에 연구의 목적은 가시권 분석의 객관화, 분석결과의 신뢰도를 높이는데 이바지하고 나아가 도시경관분야를 비롯한 다양한 분야에 GIS 활용을 확대하는데 있다.
제안 방법
이때 입력 지형자료를 TIN과 래스터 그리드자료로 구분하여 분석함으로 적절한 가시권 분석방법에 대해 제시한다. 공간계획분야에서 보편적으로 활용되는 수치지형도를 감안하여 본 연구에서는 1/1,000, 1/5,000, 1/25,000 축척의 수치지형도를 활용하여 분석한다. 분석 공간 해상도는 선행연구에 근거하여 1/1,000에서 1/25,000 수치지형도에 모두 적용될 수 있는 1m~50m 범위로 하여 적용한다.
이 경우, 고해상도에서 분석된 가시면적과 비슷한 면적이 계산되어 면적측면에서 분석결과의 신뢰성 여부를 판단할 수 없게 된다. 그래서 본 연구에서는 추세분석과 병행하여 공간 일치도 분석을 실시하였다.
첫째, 분석 대상지를 산지 지형과 평지 지형으로 구분한다. 둘째, 각각의 수치지형도에 따라 TIN과 래스터 그리드 입력지형을 구축한 후 공간 해상도별 가시권을 분석한다. 사전연구결과, 해상도가 낮아지게 되면 동일한 목표지점에서 가시면적이 넓어지는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 가시권 분석시에 가장 보편적으로 활용되고 있는 방법인 수치지형도를 활용하여 가시권 분석을 실시하였으며 이 과정에서 분석 대상지 특성, 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따른 분석결과의 오차에 대해 심층적으로 논의하였다. 연구의 논리적 전개를 위해 본 연구에서는 분석의 공간 해상도가 낮아지면 가시권 분석결과의 면적은 넓어지고 유효 한계해상도보다 해상도가 낮아지면 분석결과의 면적은 불안정한 변화추이를 보일 것이라는 사전연구결과를 토대로 공간 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석을 실시하였다.
이때 입력 지형자료를 TIN과 래스터 그리드자료로 구분하여 분석함으로 적절한 가시권 분석방법에 대해 제시한다. 공간계획분야에서 보편적으로 활용되는 수치지형도를 감안하여 본 연구에서는 1/1,000, 1/5,000, 1/25,000 축척의 수치지형도를 활용하여 분석한다.
본 연구에서는 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따른 추세분석과 RMSE(Root Mean Squared Error: 제급근평균제곱오차)기법을 활용하여 분석결과의 오차를 평가한다. 주목할 점은 가시면적이 동일하다고 하여 공간적으로 가시영역이 일치하는 것은 아니므로 RMSE기법을 통하여 공간 일치도를 분석한다. RMSE기법은 동일한 좌표체계를 가진 두 자료의 집단적 일치정도를 간단하게 계산하는 일반적인 분석방법이다.
연구의 분석과정은 그림 1과 같다. 첫째, 분석 대상지를 산지 지형과 평지 지형으로 구분한다. 둘째, 각각의 수치지형도에 따라 TIN과 래스터 그리드 입력지형을 구축한 후 공간 해상도별 가시권을 분석한다.
한편, 본 연구에서는 분석 대상지역을 두가지 경우의 지역으로 구분하여 분석한다. 하나는 구릉지, 산지 위주의 가시권 지역이고 다른 하나는 평지 위주의 가시지역에 적용하여 분석 대상지의 특성에 따른 적절한 분석방법에 대해 논의한다.
대상 데이터
연구 대상지는 경주 월성으로 선정한다. 이 대상지역은 주변 도시계획이나 개발시 월성에서의 조망과 주변에서 월성으로의 조망을 훼손되지 않도록 하여야 하는 역사 및 문화적 측면의 도시경관적 거점지역으로써 의미있는 연구 대상지역이다.
연구 대상지는 경주 월성으로 선정한다. 이 대상지역은 주변 도시계획이나 개발시 월성에서의 조망과 주변에서 월성으로의 조망을 훼손되지 않도록 하여야 하는 역사 및 문화적 측면의 도시경관적 거점지역으로써 의미있는 연구 대상지역이다.
데이터처리
본 연구에서는 수치지형도의 축척, 분석의 공간 해상도, 지형자료의 형태에 따른 추세분석과 RMSE(Root Mean Squared Error: 제급근평균제곱오차)기법을 활용하여 분석결과의 오차를 평가한다. 주목할 점은 가시면적이 동일하다고 하여 공간적으로 가시영역이 일치하는 것은 아니므로 RMSE기법을 통하여 공간 일치도를 분석한다.
성능/효과
2077 만큼의 공간 불일치는 존재하는 것으로 분석됐다. 1/25,000수치지형도의 경우, 가시면적 기준에서는 40m 분석결과가 1m 분석결과와 비슷하여 정확도가 높은 것처럼 비춰질 수 있지만 공간 일치도 분석결과, 30m의 분석결과가 40m 결과에 비해 정확도가 높은 것으로 분석됐다.
21로 상당한 차이를 보이고 있다. 1/5,000지형도의 경우는 해상도 25m와 30m에서 분석된 가시면적은 거의 같으나 공간 일치도는 25m가 양호한 것으로 분석되었다. 수치지형도 1/25,000의 경우에서는 면적측면에서 오히려 30m 보다 40m 해상도가 1m 해상도와 비슷한 결과를 보였으나 RMSE는 30m 보다 높게 나와서 전체 면적은 감소하였으나 가시영역의 위치가 왜곡되는 현상을 보였다.
연구결과를 요약하면 분석 대상지와 수치지형도의 축척, 공간 해상도, 입력된 지형자료의 형태에 따라 분석결과가 상이하게 도출되어 분석결과의 정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 그 결과는 다음과 같다. 가시영역이 산지 지형인 경우에서 안정적 분석결과가 도출되었다. 또 입력되는 지형자료의 경우는 제한된 조건에서 TIN보다 래스터 그리드 자료에서 안정적인 분석결과가 도출되었다.
평지 지형은 표고점과 등고선 원시자료구축이 조밀하게 되어 있지 않은 문제가 있어 분석결과에도 영향을 미치고 있다(그림 3, 4 참조). 따라서 산지 지형의 분석결과를 토대로 축척별 수치지형도의 적정 공간 해상도(유효 한계해상도)를 종합하면, 1/1,000수치지형도는 6m 내외의 공간 해상도까지 유효하고 1/5,000은 10m~ 20m사이, 1/25,000은 25m~35m 수준에서 분석결과를 신뢰할 수 있다. 이러한 결과는 입력 및 분석결과의 공간 해상도에 따른 가시면적의 추이만을 고려하여 분석한 결과로써 상대적으로 정확한 분석결과와의 공간 일치도도 동시에 고려하여 유효 한계해상도를 결정해야 한다.
가시영역이 산지 지형인 경우에서 안정적 분석결과가 도출되었다. 또 입력되는 지형자료의 경우는 제한된 조건에서 TIN보다 래스터 그리드 자료에서 안정적인 분석결과가 도출되었다. 마지막으로 해상도별 가시면적의 변화추이와 공간 일치도 분석결과에 비춰보면 추이곡선이 불안정하게 변화되는 시점이 축척별 수치지형도의 유효 한계해상도라고 판단해도 무방하다.
분석결과에 의하면 가시영역의 지형특성에 따라 가시영역의 변화가 상이하다는 것을 알 수 있다. 모든 경우에서 TIN 입력자료에 의한 분석결과가 안정적이지 못한 것으로 분석되었다. 이미 Mark and Denis(2001)의 연구에 의하면 TIN이 수치지형도의 자체오차와 TIN의 각지점에 따라 분석결과가 민감하게 달라지고 있어 안정적이지 못하다는 분석결과를 도출한바 있으며 본 연구에서도 동일한 분석결과가 나타났다.
그림 3은 평지 지형의 분석결과이고 그림 4는 산지 지형의 분석결과이다. 분석결과에 의하면 가시영역의 지형특성에 따라 가시영역의 변화가 상이하다는 것을 알 수 있다. 모든 경우에서 TIN 입력자료에 의한 분석결과가 안정적이지 못한 것으로 분석되었다.
분석결과에 의하면 산지 지형보다 평지 지형에서, 소축척보다 대축척 수치지형도에서 공간 해상도가 높아질수록 불안정한 분석결과를 보여주고 있다. 이러한 원인은 1/1,000 축척 이하의 수치지형도 제작과정에서 평지 지형에는 표고자료가 상대적으로 정확하게 구축되지 않기 때문이다.
그림 4에 의하면 1/1,000수치지형도의 5m에서 10m까지의 가시권 면적은 거의 차이가 없지만 그림 5b 그림의 중간 오른쪽에서 불일치하는 면적이 파악되고 있다. 즉, 5m와 10m 분석결과는 미세한 가시영역의 차이에도 불구하고 각각 0.1432와 0.2077 만큼의 공간 불일치는 존재하는 것으로 분석됐다. 1/25,000수치지형도의 경우, 가시면적 기준에서는 40m 분석결과가 1m 분석결과와 비슷하여 정확도가 높은 것처럼 비춰질 수 있지만 공간 일치도 분석결과, 30m의 분석결과가 40m 결과에 비해 정확도가 높은 것으로 분석됐다.
추세분석을 통해 알 수 있었듯이 래스터 그리드 지형자료를 입력자료로 적용할 경우, TIN보다 안정적 분석이 이루어지는 것을 알 수 있었다. 표 2는 래스터 그리드 지형자료에 의한 분석결과의 공간 일치도이다.
후속연구
즉, 가시권 분석은 조망지점과 목표지점 상호의 표고차이에 의해 결정된다는 점에서 분석 대상지는 두 지점 모두를 고려하여야 한다. 마지막으로 본 연구에서는 수치지형도를 활용한다는 측면에서 입력자료를 TIN과 래스터 자료로 제한하고 있고 분석툴인 ARCGIS에서 채택하고 있는 TIN, GRID 제작 알고리즘에 기반으로 하고 있어 여타 알고리즘에 대한 고려가 이루어지지 않았다. 이러한 한계에도 불구하고 본 연구는 최근 활용도가 높아지고 있는 GIS 가시권 분석방법을 적용하여 가시권 분석결과의 정확도에 대해 심층적으로 논의하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
가시권은 무엇으로 계산되는가?
가시권은 조망지점(viewpoint)과 목표지점(target point)간의 표고차이에 의한 알고리즘으로 계산된다. 최근 수치지형도의 활용이 보편화되고 표고자료가 레스터 자료 형태로 제공됨으로써 가시권 분석시에 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)과 수치지형 모델(DTM: Digital Terrain Model)의 활용이 일반화되고 있다(Heater and Steven, 2007).
일반적으로 TIN보다 래스터 그리드를 활용하여 가시권 분석을 하는 이유는?
즉, 불규칙삼각망(TIN: Triangulated Irregular Network)과 래스터 그리드(raster grid)의 두 경우이다. 일반적으로 TIN보다 래스터 그리드를 활용하여 가시권 분석을 많이 하는데 그 이유는 래스터 그리드의 자료구조가 간단하기 때문이다(Wang et al., 1996).
수치지형도를 활용하여 가시권 분석을 행할 때 입력되는 지형자료는, 어떤 유형으로 구분되는가?
수치지형도를 활용하여 가시권 분석을 행할 때 입력되는 지형자료(input surface)는 일반적으로 두 유형으로 구분된다. 즉, 불규칙삼각망(TIN: Triangulated Irregular Network)과 래스터 그리드(raster grid)의 두 경우이다. 일반적으로 TIN보다 래스터 그리드를 활용하여 가시권 분석을 많이 하는데 그 이유는 래스터 그리드의 자료구조가 간단하기 때문이다(Wang et al.
참고문헌 (9)
김만규, 박종철. 2008. 수치표고모형(DEM)의 해상도가 물리 결정 일괄 매개변수수문모형의 모의 결과에 미치는 영향 평가. 한국지리정보학회지 11(3):151-165.
박진형, 이관수, 이삼노. 2004. DEM의 정확도 분석에 의한 도시 소유역의 유출해석. 한국지리정보학회지 7(1):28-38.
Mark, A.M. and J.D. Denis. 2001. An accuracy assessment of various GISbased viewshed delineation techniques. Photogrammetric Enginnering & Remote Sensing 67(11):1293-1298.
Quinn, P., K. Beven, P. Chevallier and O. Planchon. 1991. The prediction of hillslope flow paths for distributed hydrological modelling using digital terrain models. Hydrological Processes 5:59-79.
Wang, J., J.R. Gary and W. Kevin. 1996. A fast solution to local viewshed computation using grid-based digital elevation models. Photogrammetric Enginnering & Remote Sensing 62(10): 1157-1164.
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